Професионален профил

Разработчик на интернет на нещата

Снимка

Разработчиците на интернет на нещата анализират и събират данни за тълкуване на модела и прогнозиране на резултата. Те използват изкуствен интелект за управление на задачите и автономните решения, като използват алгоритми за машинно самообучение с цел създаване на по-интелигентни устройства чрез датчици за данни. Разработчиците на интернет на нещата създават софтуер за свързване на предмети със системи и устройства или за програмиране на тези обекти, за да могат те да функционират самостоятелно.

Пазар на труда
Недостиг в България и 12 други страни
ELA/EURES 2025
Индустрия
Информационни технологии
образование
Бакалавърска степен
39%
Устойчивост Резултат · 2026 (По-високото е по-добро)
Бакалавърска степен 52% AI въздействие · 2026
Пазар на труда

Къде се търси тази професия

Отчетени недостиг и излишък на работна сила, по години. Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Числата обхващат Специалисти по информационни и комуникационни технологии — 75 професии, включително тази.

13 от 17 с недостиг2025И 30-те растат3.7Mместа до 2035

Недостиг: Белгия, България, Германия, Ирландия и още 9.

Най-продължителен недостиг: Чехия, 4 години.

Изберете територия на картата, за да видите нейните данни.

За този източник›

Източник: ELA/EURES, недостиг и излишък на работна сила. Данните се публикуват на ниво професионална група и обхващат Европа. Изданията се различават по устройството на приложението и по обхванатите държави, така че разлика между годините не винаги означава, че пазарът на труда се е променил. Държавите в сиво не са отчетени, което не е същото като равновесие.

Какво означават тези думи

Четирите неща, за които се отчитат данни в този раздел

Отчетено търсене
Отчетено търсене: Дали работодателите съобщават, че имат нужда от хора за тази професия — оценка, публикувана от национален орган или орган на ЕС, а не брой.
В каква посока върви
В каква посока върви заетостта по тази професия през следващите години според официална прогноза.
Свободни места
Свободни места: Приблизително колко свободни места се откриват — в резултат от растежа и от хората, които напускат професията.
Обичайна заплата
Обичайна заплата: Какво обикновено получават хората по тази професия там, където източникът публикува такива данни. Празното поле не означава, че трудът е неплатен, а че никой не публикува данни за това място.

Дадена мярка се пропуска, когато никой не публикува данни за това място, вместо да се показва като нула.

Към коя посока клони пазарът за вас

Във ваша полза
Свободните места са повече от търсещите — работодателите се конкурират за кандидати.
Балансирано
Свободните места и търсещите са приблизително поравно.
Конкурентно
Търсещите са повече от свободните места — очаквайте конкуренция.
Противоречиви данни
Източниците се разминават или в една част има недостиг, а в друга излишък от същата професионална група.

Всеки източник води до една от тези четири оценки, така че има единен набор от понятия, които трябва да познавате. Различават се доказателствата зад всяка оценка, посочени под нея — измерено съотношение между показателя Свободни места и броя на търсещите работа или оценка, публикувана от национален орган.

Как тази професия се сравнява с другите професии в същата държава

Силно
Сред най-силните в that country
Добро
По-силна от повечето професии в that country
Смесено
Приблизително обичайна за that country
Слабо
По-слаба от повечето професии в that country

Това е ранг в рамките на една държава, а не оценка, която може да се пренася през граници — регистрите, на които се основават данните за две държави, обхващат различни хора, така че едно и също число означава различни неща във всяка от тях. Затова дадена професия може да е сред най-силните в една държава и въпреки това да се показва като Конкурентно: тя води в пазар, който като цяло е наситен.

Откъде идват тези данни

Всяка стойност е публикувана от национална статистическа служба, публична служба по заетостта или орган на ЕС, а на всяка карта са посочени източникът и периодът, който тя обхваща. На някои места данните се отчитат ежемесечно, а на други се оценяват веднъж или два пъти годишно, така че две места на една и съща карта може да описват различни моменти — датата винаги е посочена.

Нищо от това не предсказва шансовете на отделен човек. То описва пазара.

Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви (България, Германия, Гърция, Испания, Румъния, Нидерландия)
Отчетено търсене · Обичайна заплата · В каква посока върви
Отчетено търсене Обичайна заплата В каква посока върви
България Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +59,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Германия Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Гърция Отчетен излишък ELA/EURES 2025 * — +44,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Испания Отчетен излишък ELA/EURES 2024 * — +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Румъния Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +177,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Нидерландия Отчетен недостиг ELA/EURES 2025 * — +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Публикува се за професионални групи, а не за отделни длъжности.

Консултирате ли студенти, клиенти или служители за кариерното им развитие? Използвайте тези данни за тази длъжност във вашата организация.

NexFuture™

Бъдещо перспектива за Разработчик на интернет на нещата

The outlook for Разработчик на интернет на нещата reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Как се изчисляват тези резултати?

Индексът на устойчивост (0–100) оценява доколко структурно е защитена тази длъжност от автоматизация и AI прекъсване, въз основа на анализ на ниво задачи. По-високите резултати означават повече задачи, изискващи човешко преценяване. AI въздействието показва прогнозния процент от работните часове, на които текущите AI възможности биха могли да влияят. Тези показатели са базирани на модел, а не прогнози за индивидуалната сигурност на работното място.

Играйте бъдещето
Как може да се промени Разработчик на интернет на нещата с нарастването на приемането на AI?

Няколко области на задачите може да се изместят към работни потоци, подпомагани от AI, така че преквалификацията става по-важна.

Очаква се значителна трансформация на ниво задачи след 12 години (около 2038 г.) при избрания сценарий „Очаквано“.
~35%
Устойчивост
Риск от автоматизацията
EXP~55%
Човешки край
MOAT~40%

Илюстративен сценарий въз основа на автоматизируемостта на задачите — не е прогноза. Стойностите се закръгляват, колкото по-напред гледате.

2026
2033
2043
Скорост на приемане на AI:

Оценка, базирана на модел. Използвайте го като сигнал за планиране, а не като гаранция.

Как AI може да промени тази роля

Детерминистична, базирана на модел интерпретация на настоящите ролеви сигнали — не е гаранция за заместване.

39% Човешка собственост

Какво още зависи от хората

  • разработване на работен поток за ИКТ
Човешкото предимство За да останете впереди в тази роля, фокусирайте се на интернет на устройства и принципи на изкуствения интелект. Тези човекоцентрични умения са най-трудните за ИИ да репликира в следващите 20 години.
32% ас

Къде AI може да стане втори пилот

  • анализиране на големи информационни масиви
  • извършване на намаляване на размерността
  • използване на машинно учене
52% Автоматизирайте

Задачи, които са най-изложени на автоматизация

  • използване на техники за обработване на данни
Подробен анализ

Жизнени показатели и AI вектори

Вектори на експозиция на AI

0-100%
AI / машинно обучение 32%

Експозиция към анализ, поддържан от ИИ, разпознаване на модели и задачи за прогнозна моделиране

Генеративен AI 3%

Експозиция към генериране на съдържание, креативно увеличаване и инструменти за големи езикови модели

Роботизирана и физическа автоматизация 0%

Експозиция към физическа автоматизация, роботика и сензорно управляван преместване на задачи

Когнитивен софтуер 0%

Експозиция към автоматизация на работния поток, софтуер за поддръжка на решения и дигитализация на процесите

Технически детайли
Методика: NexFuture v3.0 Източници: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Актуализиран: 10.2026 г.

NexFuture v3.0 оценява изложеността на автоматизация директно от основните групи умения на ESCO, претеглена по маса на уменията и калибрирана спрямо експертни опорни точки. Оценките са вероятностни приближения, не гаранции. Вижте Бялата книга за методологията на NexFuture за пълни подробности.

Измерва изложеността на автоматизация. Не измерва заплащане, търсене или колко работни места има близо до вас.

Ден в живота

Какво обикновено правят хората в тази роля

Информационни технологии

Ден в живота

Типичен ден като Разработчик на интернет на нещата

09
09:00 · сутрин
използване на машинно учене
Използва техники и алгоритми, които са в състояние да извличат познания от данни, овладяват ги и правят прогнози, които да се използват за оптимизация на програмите, адаптиране на приложението, разпознаване на модели, филтриране, търсачки и компютърна визия.
10
10:30 · Средно утро
проектиране на информационна система
Определя структурата, състава, компонентите, модулите, интерфейсите и данните за интегрираните информационни системи (хардуер, софтуер и мрежи) въз основа на изискванията и спецификациите на системите.
12
12:00 · Обяд
разработване на работен поток за ИКТ
Създава повторяеми модели на дейност в областта на ИКТ в рамките на една организация, като подобрява системното преобразуване на продукти, информационните процеси и услуги по време на тяхното производство.
14
14:00 · Следобед
анализиране на големи информационни масиви
Събира и оценява цифрови данни в големи количества, особено за целите на определяне на моделите между данните.
15
15:30 · Късен следобед
извършване на намаляване на размерността
Намалява броя на променливите или на функциите в даден набор от данни в алгоритмите за машинно самообучение чрез методи като анализ на основните компоненти, матрична факторизация, методи за автоматично кодиране и други.
17
17:00 · Обобщение
използване на техники за обработване на данни
Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.

Редът на задачите е илюстративен. Отделните дни варират.

Умения и знания

Какво ви е нужно за тази работа

Уменията, знанията и инструментите, които тази роля изисква — както и чертите и наградите, които идват с нея.

Основни умения
програмиране на компютърни системи
  • извършване на намаляване на размерността

    Намалява броя на променливите или на функциите в даден набор от данни в алгоритмите за машинно самообучение чрез методи като анализ на основните компоненти, матрична факторизация, методи за автоматично кодиране и други.

  • използване на машинно учене

    Използва техники и алгоритми, които са в състояние да извличат познания от данни, овладяват ги и правят прогнози, които да се използват за оптимизация на програмите, адаптиране на приложението, разпознаване на модели, филтриране, търсачки и компютърна визия.

управление, събиране и съхранение на цифрови данни
  • използване на техники за обработване на данни

    Събира, обработва и анализира съответните данни и информация, съхранява и актуализира правилно данните и представя стойностите чрез схеми и статистически диаграми.

анализ и оценка на информация и данни
  • анализиране на големи информационни масиви

    Събира и оценява цифрови данни в големи количества, особено за целите на определяне на моделите между данните.

разработване на оперативни политики и процедури
  • разработване на работен поток за ИКТ

    Създава повторяеми модели на дейност в областта на ИКТ в рамките на една организация, като подобрява системното преобразуване на продукти, информационните процеси и услуги по време на тяхното производство.

проектиране на икт системи или приложения
  • проектиране на информационна система

    Определя структурата, състава, компонентите, модулите, интерфейсите и данните за интегрираните информационни системи (хардуер, софтуер и мрежи) въз основа на изискванията и спецификациите на системите.

Области на знания & Софтуер и технологии
Области на знания
  • интернет на устройства

    Общите принципи, категории, изисквания, ограничения и уязвимост на интелигентните свързани устройства (по-голямата част от тях с предвидена връзка в интернет).

  • принципи на изкуствения интелект

    Теориите за изкуствения интелект, прилаганите принципи, архитектури и системи, например интелигентни агенти, системи с множество агенти, системи от експерти, системи, основани на правила, невронни мрежи, онтологии и теории за разпознаване.

  • програмиране на ИКТ система

    Методи и инструменти, необходими за разработването на системен софтуер, спецификации на системната архитектура и на техниките за взаимодействие на интерфейс между мрежовите и системните модули и компоненти.

  • спецификации за ИКТ софтуер

    Характеристиките, използването и функционирането на различни софтуерни продукти, например компютърни програми и приложим софтуер.

  • Архитектурни рамки на ИКТ

    Набор от изисквания, които описват архитектурата на дадена информационна система.

Междусекторни умения
  • алгоритми
  • изготвяне на алгоритъм на задачите
  • компютърна технология
  • компютърни науки
  • машинно самообучение
  • методи за изпитване на хардуера
  • мехатроника
Софтуер и технологии
Structured query language SQLAdobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsCAtlassian JIRAAdobe After EffectsZoomPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlack
Ключови черти, от които се нуждаете
Аналитично мислене Признание Сътрудничество Разнообразие Постижение Надеждност Целостност Грижа за другите Иновация Адаптивност/Гъвкавост Толерантност към стрес Независимост Постижение/Усилие Самоконтрол Лидерство Социална ориентация
Ключови награди, които можете да очаквате
Данните за характеристиките все още не са налични за тази роля.
Как да се класираме

Разработчик на интернет на нещата: как да придобиете квалификация и къде да учите

Какво обикновено е необходимо, за да се квалифицирате: ниво на образование, къде е регулирана професия и къде да учите.

Кариерно развитие

Пътища за растеж и подобни роли

Проучете типичните пътища за кариерно развитие, близки умения и подобни роли, за да планирате следващия си преход.

Кариерен пейзаж

Къде се побира Разработчик на интернет на нещата?

Тази роля
Разработчик на интернет на нещата Тази роля

Резултати за сходство въз основа на припокриване на умения от данни на ESCO.

За организации

Данните на тази страница работят за вашите ученици, клиенти и служители.

Често задавани въпроси

Често задавани въпроси

Какви умения са най-важни за разработчик на интернет на нещата?
Основните умения включват силни познания по програмиране (например C++, Python, Java), работа с бази данни, разбиране на мрежови протоколи и опит с платформи за интернет на нещата като Arduino или Raspberry Pi. Важно е и познаването на принципите на машинното самообучение и изкуствения интелект.
Каква е разликата между разработчик на интернет на нещата и софтуерен инженер?
Докато софтуерният инженер се фокусира върху общото разработване на софтуер, разработчикът на интернет на нещата е специализиран в създаването на софтуер за свързани устройства и системи. Той работи с хардуер и сензори, както и със софтуер, за да създаде цялостни IoT решения.
Какви са възможностите за кариерно развитие в тази област?
С развитието на технологиите, възможностите за кариерно развитие са много. Можете да се специализирате в конкретна област, като например сигурност на IoT устройствата, анализ на данни от IoT сензори или разработване на нови IoT платформи. Възможно е и да поемете ръководна позиция в екип за разработка на IoT решения.
Разработчик На Интернет На Нещата — колко се плаща в САЩ?
133 080 долара годишно по медиана, към 2025-05. Медианите по щати са между 79 380 и 174 410 долара. Източник: US Bureau of Labor Statistics. Числото се отнася за Съединените щати и не е прогноза за Европа.

Източници: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Данните са актуализирани на 3 октомври 2026 г. За нашите данни